【事件の表示】
　平成１０年特許願第３０５１１７号「生体に起因する時系列デ−タのスペクトル解析方法及び表示方法」拒絶査定に対する審判事件［平成１２年　５月１２日出願公開、特開２０００−１３１３５６］について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１．手続の経緯
　この出願は、平成１０年１０月２７日の出願であって、平成１１年７月２３日付で拒絶理由通知がなされ、平成１２年１０月５日付(起案日)で拒絶の査定がなされ、平成１２年１０月３０日付で特許法第１２１条第１項の審判の請求がなされ、当審において、平成１４年２月４日付で拒絶理由通知がなされ、その指定期間内である平成１４年４月５日付で手続補正がなされたものである。
　なお、平成１２年１１月２９日付の手続補正は平成１４年１月２４日付で却下された。
　
２．本願発明
　この出願の請求項１，２に係る発明は、平成１４年４月５日付手続補正で補正された明細書および図面の記載からみて、その請求項１，２に記載された事項により特定されるとおりのものであるところ、その請求項１に係る発明(以下「本願発明１」という。)は次のとおりである。
　
「【請求項１】　生体に起因する時系列データをデジタル化してスぺクトル解析するに当り、最初に前記時系列データを、通過帯域幅づつ遮断周波数をずらした複数のＩＩＲ型バンドパスデジタルフィルターで構成するフィルター群により、複数の周波数成分に分解することを特徴とする生体に起因する時系列データのスペクトル解析方法。」
　
３．当審で通知した拒絶理由通知の概要
　当審において通知した、平成１４年２月４日付拒絶理由通知の概要は、本願請求項１に係る発明は下記刊行物１に記載された発明に基づいて、また、本願請求項２に係る発明は下記刊行物１，２に記載された発明に基づいて当業者が容易に発明できたものであるというものである。
　　　　　　　　　　　　　　　記
刊行物１　　特開平４−３５７９３３号公報
刊行物２　　特開昭５５−１４６１３３号公報
　
４．刊行物記載の発明
　上記刊行物１には下記の記載がある。
　
「【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は，例えば脳波などの生体信号を実質上リアルタイムで分析し表示する生体信号処理装置に関する。」(公報第１欄第３９〜４２行)
「【０００５】しかし，従来の場合，例えば脳波をリアルタイムにて分析するに当たっては，雑誌“BYTE”1988年７月号（JULY 1988. BYTE) PP.289〜296 に記述される“COMPUTERS ON THE BRAIN by Steve Ciarcia ”に示される如く，得られた脳波信号成分を高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を行うようにしている。
【０００６】図１９はＦＦＴ処理を行う従来の構成を示す。図中の符号１−１はチャネル１信号，１−２はチャネル２信号，２はＦＦＴ処理部，３はスケヤ・ルート参照テーブル，４はサイン・コサイン参照テーブル，５−１は左脳波パワー成分アレイ，５−２は左脳波フェーズ成分アレイ，６−１は右脳波パワー成分アレイ，６−２は右脳波フェーズ成分アレイを表している。
【０００７】ＦＦＴ処理部２においては，左脳波サンプル信号列と右脳波サンプル信号列とを受け取り，テーブル３，４を索引しつつ，高速フーリエ変換を行い，図示の各成分アレイ５，６を生成し，図示を省略しているが可視的な表示を行う。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】上記図１９図示の如く，従来の場合には高速フーリエ変換処理を行うようにしている。このためにリアルタイム処理を行うためには，比較的大型のコンピュータによる処理を必要とする。
【０００９】本発明は，生体信号の中の所要とされる周波数帯域内の信号を抽出した上で，デジタル・フィルタを用いることによって，小型のパーソナル・コンピュータによって，リアルタイム処理を可能にすることを目的としている。」 (公報第２欄第１８〜４６行)
「【００１２】サンプリング部３４は，抽出された信号についてサンプリングを行いＡ／Ｄ変換する。その結果は，ホトカプラ３５を介して，パーソナル・コンピュータ３６に導かれ，0.5Hz ないし1.5Hz までの信号成分，1.5Hz ないし2.5Hz までの信号成分…，29.5Hzないし30.5Hzまでの信号成分を，夫々デジタル・フィルタによって抽出する。」(公報第３欄第１１〜１７行)
「【００１７】図１図示のパーソナル・コンピュータ３６においては，ホトカプラ３５を介して受信したデータ信号について，
(i) 0.5 〜1.5 Hz成分
(ii) 1.5 〜2.5 Hz成分
(iii) 29.5〜30.5Hz成分
に分離する処理をバンド・バス・フィルタ４１−１，４１−２，…４１−ｎによって実行する。そして上記データ信号が例えば１秒間隔で１度送られてくるとすると，直前の１秒の間における交番信号の中に含まれている上記２９個分の各周波数成分を計算して，１秒間連続表示されるヒストグラム４２−ｉを表示装置３７に表示する。」(公報第３欄第３６〜４８行)
「図６はスペクトル分布時系列表現の態様を示す。図示の水平軸は時間を表し，図示の垂直軸は周波数成分を表している。そして，個々の周波数成分における個々の時刻における強度は，８段階の色によって表現される。図６図示の態様の場合には，時間と共に変化する様子を表示することができる。
【００２４】図７は図６図示の態様の表示を行うフローチャートを示す。
処理(5) ：Ａ／Ｄ変換において１０msec毎にサンプリングされる。
処理(6) ：スペクトル分解を行う。
処理(7) ：移動積分ルーチンの処理を行う。
処理(8) ：図６図示の如きタイルパターン表示を行う。」(公報第４欄第４９行〜第５欄第１１行)
「【００２８】しかし小型化，低価格化を行うときの難しさは次の２点に要約される。
(1) ＦＦＴなど従来の処理法ではＳ／Ｎの良いアンプを使用しないと統計誤差が増大し真の値が全くわからなくなる。
(2) 従来の方法ではＣＰＵに対するオーバーヘッドが大きくＰＣなどでは実現が不可能である。
【００２９】上記の２点の解決法として本発明においてはＦＩＲ（finite impalse response)フィルタバンク法を提案している。この方法は以下の通りである。
(I) ＦＩＲフィルタ
【００３０】
【数２】
【００３１】当該式のａj （ｊ＝−ｎ，ｎ）をフィルタの特性（周波数特性）にあわせて適当に決めてやることによって，｛ｘi ｝という時系列を作用せしめた際に，当該時系列から当該フィルタの特性をもった時系列｛ｙi ｝が作られる。
(II)　周波数分析
　ＦＩＲフィルタを通常のＦＦＴなどのように使用するため，１Hzごと３０個のフィルタを作る。フィルタを作るということは当該フィルタの特性に合った係数列｛ａi ｝を決めるということである。
【００３２】アルゴリズムで求めた３０個のＦＩＲフィルタをフィルタバンクと呼ぶ。このフィルタバンクは瞬間パワースペクトラムと同等の意味となる。したがってこのフィルタバンクでＦＦＴのような通常の周波数分析を行うためには区間積分法を用いればよいことになる。この方法を用いると脳波のようなＳ／Ｎの悪いデータからデジタル処理のみで良質の周波数分析を行うことができる。実際，本システムで使用したフィルタバンクではＳ／Ｎを６０ｄＢまで保証できる。さらに自分の知りたい周波数だけフィルタバンクにし，かつＣＰＵのオーバーヘッドを考慮に入れて区間積分の幅を決めてやれば（この場合，幅による精度に対する影響を考えウィンドー関数を用いた積分にした）ＰＣなど小型ＣＰＵで実現可能となる。
【００３３】以下，より具体的に実施例について説明する。まず図４，図５や図６，図７に示した実施例の場合についての処理を述べる。図１０は，デジタル・フィルタの構成（概念）を示す。図示のデジタル・フィルタは，１Hz幅（例えば0.5 Hz〜1.5 Hz成分）に対応するものであり，同様のデジタル・フィルタが全部でｋ個（例えばｋ＝３０）設けられる。このデジタル・フィルタにおいて，その入力はセンサからの信号をサンプリングしたデータ信号であり，その出力は該当するフィルタにて抽出された所望される周波数成分の信号である。」(公報第５欄第３８行〜第６欄第３６行)
「【００３５】ここで，サンプリングが１０msecの間隔で行われたとすると，ｉは１から１００までの整数となる。即ち，｛ｘi ｝は，ｘ1 乃至ｘ100 の１００個のサンプリングデータからなり，所定の１sec （＝１０msec×１００）の期間内のデータからなる。そして，単位遅延素子５０における遅延時間は１０msecとなる。一方，１つの係数列｛ａj ｝は，乗算器５１の数に等しく，例えば３０個の係数からなる。各乗算器５１に入力される係数の値は，予め，決定されており，固定である。乗算器５１は，１０msec毎に，そのタイミングでの単位遅延素子５０からの出力と，入力された係数とを乗算して出力する。
【００３６】加算器５２は，３０個の乗算器５１からの出力の和ｙi を求める。ｙi は，１０msec毎に得られる。ここで，ｙi は，
【００３７】
【数３】
【００３８】で表され，瞬間パワースペクトラムｐｐｏｗに等しい。」(公報第６欄第４６行〜第７欄第１６行)
「｛ｘi ｝の入力の開始及び終了の所定の期間には，いくつかの単位遅延素子５０の出力が“０”となる。例えば，｛ｘi ｝の最初の１個のデータｘ1 のみが入力された時点では，最初の単位遅延素子５０を除く残りの２９個の単位遅延素子５０にはデータが入力されていない。従って，対応する乗算器５１の出力は“０”となる。このような期間は，｛ｘi ｝の入力の開始及び終了の３００msec（＝１０msec×３０）である。そこで、この期間は、パワーｐｏｗを求める際に除かれる。」(公報第７欄第２４〜３２行)
　
　ここで、上記記載を検討する。
　
　第一に、上記「本発明は，例えば脳波などの生体信号を実質上リアルタイムで分析し表示する生体信号処理装置に関する。」「本発明は，生体信号の中の所要とされる周波数帯域内の信号を抽出した上で」という記載からみて、上記刊行物１記載の発明は「生体に起因する時系列データ」に関するものである。
　第二に、上記「サンプリング部３４は，抽出された信号についてサンプリングを行いＡ／Ｄ変換する。その結果は，ホトカプラ３５を介して，パーソナル・コンピュータ３６に導かれ，0.5Hz ないし1.5Hz までの信号成分，1.5Hz ないし2.5Hz までの信号成分…，29.5Hzないし30.5Hzまでの信号成分を，夫々デジタル・フィルタによって抽出する。」「図１図示のパーソナル・コンピュータ３６においては，ホトカプラ３５を介して受信したデータ信号について，(i) 0.5〜1.5 Hz成分　(ii) 1.5 〜2.5 Hz成分　(iii) 29.5〜30.5Hz成分に分離する処理をバンド・バス・フィルタ４１−１，４１−２，…４１−ｎによって実行する。」「このフィルタバンクは瞬間パワースペクトラムと同等の意味となる。」という記載からみて、上記刊行物１記載の発明は時系列データを「デジタル化してスペクトル解析」するものであり、また、デジタル化した後に「前記時系列データを」「複数のバンドパスデジタルフィルターで構成するフィルター群により、複数の周波数成分に分解する」「時系列データのスペクトル解析方法」であり、その複数のバンドパスデジタルフィルターとしてそれぞれ「0.5Hz ないし1.5Hz まで，1.5Hz ないし2.5Hz まで…，29.5Hzないし30.5Hzまで」を抽出する「バンドパスデジタルフィルター」を用いたものである。
　第三に、上記「上記の２点の解決法として本発明においてはＦＩＲ（finite impalse response)フィルタバンク法を提案している。」という記載からみて、上記刊行物１記載の発明のフィルター群は「ＦＩＲフィルタ」を用いたものである。
　
　したがって、上記刊行物１には「生体に起因する時系列データをデジタル化してスぺクトル解析するに当り、前記時系列データを、0.5Hz ないし1.5Hz まで，1.5Hz ないし2.5Hz まで…，29.5Hzないし30.5Hzまでを抽出する複数のＦＩＲ型バンドパスデジタルフィルターで構成するフィルター群により、複数の周波数成分に分解する生体に起因する時系列データのスペクトル解析方法。」(以下「刊行物１記載の発明」という。)が記載されている。
　
５．周知例
５−１．周知例１
　当審において発見した特開平６−２３２６９６号公報(以下「周知例１」という。)には、下記の記載がある。
　
「【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、ディジタル信号を複数の周波数帯に分けるためのＩＩＲバンドパスフィルタの設計方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】ディジタル信号を複数の周波数帯例えば２４チャンネルに分けるようには、２４個のディジタルバンドパスフィルタが必要になる。ディジタルバンドパスフィルタとして、ＦＩＲフィルタに比して急峻な特性をつくり易いＩＩＲフィルタを使用する。従来では、ＩＩＲフィルタの設計方法として、ｓ−ｚ変換を用いる設計方法が知られている。これは、ｓ領域におけるアナログ伝達関数をｚ領域へ変換する方法である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】バンドパスフィルタをｓ−ｚ変換で設計すると、振幅特性が対称にならず、その結果、隣の帯域とクロスする点が一定にそろわない問題が生じる。
【０００４】従って、この発明の目的は、隣の帯域とのクロスポイントを一定値にそろえることができるＩＩＲバンドパスフィルタの設計方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するために、この発明は、複数の周波数帯域に信号を分割するためのディジタルバンドパスフィルタの設計方法において、伝達関数の分母の次数を規定するタップ数が偶数のときは中心周波数で、振幅によって中心周波数に対して振幅特性を略対称とするようにしたディジタルバンドパスフィルタの設計方法である。」(公報第１欄第１０行〜第２欄第１２行)
「【００２６】
【発明の効果】この発明によれば、図２のようなｆ0 ＝４とｆ0 ＝８の例に示されるように、ｎ＋１番目の帯域とｎ−１番目の帯域のクロスポイントを−６dBにそろえることができる。」(公報第６欄第３０〜３４行)
　
　上記記載からみて、上記周知例１には「複数のディジタルバンドパスフィルタを用いてディジタル信号を複数の周波数帯に分けるときに、ディジタルバンドパスフィルタとして、ＦＩＲフィルタに比して急峻な特性をつくり易いＩＩＲフィルタを使用すること」(以下「周知事項１」という。)が記載されている。
　
５−２．周知例２
　当審において発見した『北大路剛「実用電気用語」(平成元年7月14日発行)廣済堂科学情報社p.84, 115』には、下記の記載がある。
　
「遮断周波数
(1)　……
(2)　……
(3)　フィルタの場合、通過させる周波数と通過させない周波数との境目の周波数をいいます。帯域フィルタでは、周波数の高いところと低いところとの２箇所にあり、これも高いところの遮断周波数を高域遮断周波数、低いところのそれを低域遮断周波数といいます。」(第８４頁左欄第７〜３２行)
「帯域幅
(1)　……
(2)　　帯域フィルタでは、図ｂのように、その周波数特性に、通過域と減衰域があり、通過域の上限周波数ｆＨと下限周波数ｆＬの間の周波数範囲を帯域幅といいます。」(第１１５頁右欄第１〜１４行)
　
　したがって、上記周知例２には、「フィルタの場合、遮断周波数とは、通過させる周波数と通過させない周波数との境目の周波数を指し、特に、帯域フィルタでは、周波数の高いところと低いところとの２箇所にあり、高域遮断周波数、低域遮断周波数とよぶこと」(以下「周知事項２」という。)、「帯域フィルタでは、通過域の上限周波数(高域遮断周波数)と下限周波数の間の周波数範囲(低域遮断周波数)を帯域幅ということ」(以下「周知事項３」という。)が記載されている。
　
６．対比・判断
　ここで、本願発明１と、上記刊行物１記載の発明を比較する。
　
　最初に、上記刊行物１記載の発明の「生体に起因する時系列データ」「デジタル化」「スペクトル解析」「フィルター群」「複数の周波数成分に分解」「生体に起因する時系列データのスペクトル解析方法」は、本願発明１の「生体に起因する時系列デ−タ」「デジタル化」「スペクトル解析」「フィルタ−群」「複数の周波数成分に分解」「生体に起因する時系列データのスペクトル解析方法」に相当することは明らかである。
　次に、上記刊行物１記載の発明の「複数のＦＩＲ型バンドパスデジタルフィルター」は「フィルター群」を構成しているという点で、本願発明１の「複数のＩＩＲ型バンドパスデジタルフィルター」に相当している。
　
　したがって、本願発明１と上記刊行物１記載の発明は「生体に起因する時系列データをデジタル化してスぺクトル解析するに当り、前記時系列データを、複数のバンドパスデジタルフィルターで構成するフィルター群により、複数の周波数成分に分解する生体に起因する時系列データのスペクトル解析方法。」である点で一致し、以下の点で相違する。
　
(あ)　本願発明１は「通過帯域幅づつ遮断周波数をずらした」複数のバンドパスデジタルフィルターで構成するフィルター群を用いているのに対し、上記刊行物１記載の発明は「0.5Hz ないし1.5Hz まで，1.5Hz ないし2.5Hz まで…，29.5Hzないし30.5Hzまでを抽出する」複数のバンドパスデジタルフィルターで構成するフィルター群を用いている点。
(い)　本願発明１は「複数のＩＩＲ型バンドパスディジタルフィルター」でフィルター群を構成しているのに対し、上記刊行物１記載の発明は「複数のＦＩＲ型バンドパスディジタルフィルター」でフィルター群を構成している点。
　
６−１．相違点(あ)
　上記周知事項２にも示されるように「フィルタの場合、遮断周波数とは、通過させる周波数と通過させない周波数との境目の周波数を指し、特に、帯域フィルタでは、周波数の高いところと低いところとの２箇所にあり、高域遮断周波数、低域遮断周波数とよぶ」のであるから、上記「0.5Hz ないし1.5Hz まで，1.5Hz ないし2.5Hz まで…，29.5Hzないし30.5Hzまでを抽出する」の「0.5Hz」「1.5Hz」「2.5Hz」…「29.5Hz」「30.5Hz」は、それぞれのバンドパスデジタルフィルターの遮断周波数をも意味することは、明らかである。
　また、上記周知事項３にも示されるように「帯域フィルタでは、通過域の上限周波数(高域遮断周波数)と下限周波数の間の周波数範囲(低域遮断周波数)を帯域幅という」のであるから、上記「0.5Hz ないし1.5Hz まで，1.5Hz ないし2.5Hz まで…，29.5Hzないし30.5Hzまでを抽出する」という記載に基づき、複数のバンドパスデジタルフィルターで構成するフィルター群のそれぞれのバンドパスディジタルフィルターの遮断周波数を「0.5Hz と1.5Hz」，「1.5Hz と2.5Hz 」…，「29.5Hzと30.5Hz」と設定した結果、「通過帯域幅づつ遮断周波数をずらした複数のバンドパスデジタルフィルターで構成するフィルター群」となることは、明らかである。
　したがって、上記相違点(あ)は実質的な相違点ではない。
　
６−２．相違点(い)
　上記周知事項１にもみられるように「複数のディジタルバンドパスフィルタを用いてディジタル信号を複数の周波数帯に分けるときに、ディジタルバンドパスフィルタとして、ＦＩＲフィルタに比して急峻な特性をつくり易いＩＩＲフィルタを使用すること」は、本願が出願された時点で良く行われていたことにすぎないから、上記刊行物１記載の発明の「複数のＦＩＲ型バンドパスデジタルフィルター」の代わりに、上記相違点(い)のように「複数のＩＩＲ型バンドパスデジタルフィルター」によって「フィルター群」を構成するようにしたことに格別の技術的困難性は認められない。
　したがって、上記相違点(い)は当業者が容易になし得たことである。
　
７．請求人の主張
　審判請求人は、平成１４年４月８日付意見書において、下記のように主張している。
　
(ア)　『本願発明においては、「スペクトル情報には振幅と位相があるが、一般的には位相情報は重要でない」という点に着目し、スペクトルの位相情報を放棄して振幅情報のみを得るという手法により、上記問題点を解決しているのです。』(上記意見書第１頁第１９〜２２行)
(イ)　『この刊行物１記載の発明を初めとして、本願出願以前において、スペクトル解析にＩＩＲフィルターが用いられた例はありません。』(上記意見書第２頁第５〜７行)
(ウ)　『これらのグラフから、ＦＩＲフィルターは極端に周波数を分離する能力が低く、スペクトル解析で必要とする周波数分離能を得ることは不可能であることが分かります。』(上記意見書第３頁第１〜３行)
(エ)　『ＦＩＲフィルターは位相情報を保存しているため、不確定性原理から逃れることができないのです。』(上記意見書第３頁第４〜５行)
(オ)　『本願発明ではこの問題を解決する方法として、時系列データをまず最初にバンドパスフィルターを用いて連続的に各周波数成分に分離しています。この点が、上記第２の問題点を解決する上で最も重要なこととなります。最初に周波数成分に分離してしまえば、その後どのように区間を区切って振幅を抽出しても、すでに周波数成分に分離してしまっているために境界条件の影響は受けません。』(上記意見書第３頁第１８行〜第４頁第４行)『刊行物１では、その段落【００１７】に記載があるように、最初に例えば１秒間のデータを取り出し、その後にフィルター処理しています。これは、本願発明における、最初に周波数成分に分離してからスペクトルを抽出する方法とは順序が逆であり、この刊行物１の方法では境界条件の問題を解決することはできません。』(上記意見書第４頁第５〜９行)
　
　なお、上記意見書第４頁第２２行「(10)時間−周波数情報の表示方法について」以降の主張は、その内容から見て本願請求項２に係る発明についての主張であるので、ここでは検討しない。
　
７−１．主張(ア)
　上記刊行物１の「アルゴリズムで求めた３０個のＦＩＲフィルタをフィルタバンクと呼ぶ。このフィルタバンクは瞬間パワースペクトラムと同等の意味となる。」(公報第６欄第１３〜１５行)ないし「ここで，ｙi は，……で表され，瞬間パワースペクトラムｐｐｏｗに等しい。」(公報第７欄第９〜１５行)との記載にも見られるように、上記刊行物１記載の発明においてもフィルタバンクの出力の振幅のみを考慮し、位相をその後の演算や表示に用いているものではないので、上記主張(ア)を採用することはできない。
　
７−２．主張(イ)
　上記「６−２．相違点(い)」でも述べたように、上記周知例１や、その他にも特公昭６３−６２１３５号公報にもみられるように、ＩＩＲ型ディジタルフィルターを用いて帯域分割をすることは、本願が出願された時点で良く行われていたことにすぎないから、上記主張(イ)を採用することはできない。
　
７−３．主張(ウ)
　上記周知例１の「ディジタルバンドパスフィルタとして、ＦＩＲフィルタに比して急峻な特性をつくり易いＩＩＲフィルタを使用する。」(公報第１欄第１７〜１９行)との記載にもみられるように、ＩＩＲフィルタがより急峻な特性を得やすいことは良く知られているから、上記主張(ウ)はＩＩＲフィルタを採用したことによって当然得られる効果にすぎない。
　
７−４．主張(エ)
　この出願の願書に最初に添付した明細書において「ＩＩＲフィルタ」に係る記載は、この出願の願書に最初に添付した明細書段落【００１３】の「【発明の実施の形態】本発明に用いるフィルターは、デジタル化した時系列データを処理するためのバンドパスデジタルフィルターである。フィルターの形式に制限はないが、通常ＩＩＲ（無限インパルス応答）によるバタワースフィルターを用いる。」との記載しかない。そして、この記載からは、この出願の発明の「バンドパスデジタルフィルター」として通常「ＩＩＲフィルタ」を用いるものであることは把握できるものの、「ＦＩＲフィルタ」を用いることを排除するという技術思想を把握することはできない。また、この記載は「ＦＩＲフィルタ」を用いたときに比べ「ＩＩＲフィルタ」を用いたときに、どのような利点があるかを記載したものではない。
　したがって、上記主張(エ)は、この出願の願書に最初に添付した明細書および図面に記載された事項の範囲内でなされた主張ではなく、採用することはできない。
　なお、上記主張(エ)が、この出願の願書に最初に添付した明細書および図面に記載された事項の範囲内でなされた主張であり、また、技術的に見て妥当な主張であったとしても、上記主張(エ)はＩＩＲフィルタを採用したことによって当然得られる効果にすぎない。
　
７−５．主張(オ)
　請求項１の「最初に前記時系列データを、通過帯域幅づつ遮断周波数をずらした複数のＩＩＲ型バンドパスデジタルフィルターで構成するフィルター群により、複数の周波数成分に分解する」という記載では、「複数のＩＩＲ型バンドパスデジタルフィルターで構成するフィルター群」に入力される「時系列データ」が、上記刊行物１の「即ち，｛ｘi ｝は，ｘ1 乃至ｘ100 の１００個のサンプリングデータからなり，所定の１sec （＝１０msec×１００）の期間内のデータからなる。」(公報第６欄第４７〜５０行)の記載にもみられるような１secごとに区切られたデータなのか、または、審判請求人が主張するような「連続的な」データであるのか明らかではない。
　したがって、上記主張(オ)は請求項１の記載に基づく主張ではないので採用することはできない。
　
８．むすび
　したがって、本願発明１は、上記刊行物１に記載された発明、および、周知事項に基づいて、当業者が容易に発明できたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
　よって、結論のとおり審決する。